In der Technologiebranche herrscht ein alarmierender Mangel an datenkundigen Fachkräften. Obwohl Berichte zeigen Männer und Frauen heute mehr denn je MINT-Abschlüsse erwerbengeht die Jagd nach Experten in den Bereichen maschinelles Lernen, Datenwissenschaft und anderen "harten Wissenschaften" weiter. Gartner zeigt, dass "50 % der Unternehmen werden bis 2020 nicht über ausreichende KI- und Datenkenntnisse verfügen, um einen geschäftlichen Nutzen zu erzielen." Ein Mangel an Mitarbeitern ist nicht das eigentliche Problem. Das Hauptproblem ist die mangelnde Datenkompetenz potenzieller - und aktueller - Talente.
Was ist Datenkompetenz?
Das Massachusetts Institute of Technology (MIT) definiert Datenkompetenz als "die Fähigkeit, Daten zu lesen, mit ihnen zu arbeiten, sie zu analysieren und mit ihnen zu argumentieren". Kurz gesagt, es ist eine Fähigkeit, die von Gartner, FastCompany und anderen führenden Unternehmen gefördert wurde als der einflussreichste Prädiktor für den Geschäftserfolg in der heutigen Technologiebranche.
Auch wenn Daten derzeit der Außenseiter-Champion jeder Business Intelligence-Strategie sind, ist das Vertrauen in Daten gering. Unternehmen verlieren ihren Wettbewerbsvorteil, da eine höhere Datenkompetenz die Unternehmensleistung steigert: 85 % der Mitarbeiter mit Datenkenntnissen geben an, dass sie bei ihrer Arbeit "sehr gut" abschneiden, im Vergleich zu 54 % der übrigen Belegschaft (Qlik).
Selbst für Digital Natives wie Millennials, Forbes zufolge liegt die Datenkompetenz bei nur 22 %. Wenn Sie das beunruhigend finden, hat die Wharton School der University of Pennsylvania in derselben Studie herausgefunden, dass nur 24 % der leitenden Entscheidungsträger die Standardtests zur Datenkompetenz bestanden.
Igitt.
Das soll nicht heißen, dass die Unternehmen sich nicht bemühen. Es handelt sich um ein Problem von hoher Qualität, bei dem wir eine viel als die kommenden Arbeitskräfte und der Rest des derzeitigen Unternehmenssystems mithalten können. Und es überrascht nicht, dass innovationsschwache Branchen wie der kommerzielle Luftverkehr, der Einzelhandel, das Bildungswesen und die öffentliche Verwaltung am stärksten betroffen sind. In der Tat, Klug werden zeigt, dass "nur ein Fünftel der Schüler im Alter von 16 bis 24 Jahren sich mit der Interpretation und Anwendung von Daten auskennt".
Was hindert die Verbreitung von Datenkenntnissen?
Sicher, die meisten Forschungseinrichtungen wie Universitäten, Labors und datengesteuerte Unternehmen machen Fortschritte bei der technologischen Entwicklung. Die Gesellschaft für experimentelles Grafikdesign zeigt einige häufige Hindernisse für die Einführung von Datenkompetenz in bestimmten Organisationen auf:
- Die derzeitige Big-Data-Software ist dank der neuen Entwicklungen im Bereich des Deep Learning und anderer Datenwissenschaften bereits sehr komplex
- Einige Unternehmen verfügen nicht über die nötige Infrastruktur, um Big Data zu speichern, zu analysieren und in vollem Umfang zu nutzen, und
- Das Konzept der Daten ist vielen nicht-technischen Zielgruppen, sowohl innerhalb als auch außerhalb der Unternehmenskultur, noch immer fremd und sogar trocken
Barrieren machen nicht bei der Technologie halt.Auch die Politik und sogar die sozioökonomischen Systeme spielen eine Rolle. (Schweden beispielsweise hat mit 33 % den höchsten Prozentsatz an Unternehmen, in denen alle Mitarbeiter befähigt sind, Daten zu nutzen; Japan liegt bei nur 13 %). Zu den Hindernissen für die Datenkompetenz gehören der Zugang zu technologischen Ressourcen auf der ganzen Welt, die rasche Entwicklung der Technologie, mit der die Menschen nicht Schritt halten können, und der Mangel an weltweit verfügbaren Experten.
Wenn Daten für die meisten Vorstandsmitglieder und leitenden Angestellten so undurchsichtig sind, wie Untersuchungen zeigen, werden Unternehmen, die nicht früher innovativ werden, zum Ende des Jahrzehnts in großen Schwierigkeiten stecken. Die Vernachlässigung von Verbrauchertrends und Nachfrage ist nicht nur kostspielig, sondern auch schlecht für ganze Branchen. Airbnb ist ein klassisches Beispiel für ein Unternehmen, das die Vorteile von Design, Performance-Management-Initiativen wie BPM und Daten nutzte, um die Bedürfnisse der Nutzer zu verstehen und eine bessere Lösung für seine Kunden zu entwickeln. Aufgrund der Proaktivität von Airbnb bei der Nutzung der Macht der Daten in seinem Geschäftsmodell ist nun die gesamte Hotelbranche bedroht.
Glücklicherweise gibt es Initiativen, die Sie ergreifen können, um die Datenkompetenz in Ihrem Unternehmen zu verbessern, damit Ihnen das nicht passiert.
(Quelle: Unsplash)
Encourage a data-driven culture
Data literate professionals have always been hired by data-driven companies. The problem is addressing the organizational silos that occur as a result of keeping those experts confined to only IT or intelligence departments. Since departments and teams are becoming more interdependent on one another to generate more customer satisfaction (and thus, profit), companies need to include these experts where the decision-making is happening—for most larger enterprises, that’s in the boardroom.
What happens when that doesn’t occur? The scary reality is that the majority of enterprises today won’t exist in the near future due to a lack of prioritization about data.
Due to changes in the digital landscape of business, approximately half of the companies currently on the S&P 500 will be replaced over the next decade (Inc).
Microstrategy’s Content Director Tricia Morris attributes this to what she calls “digital Darwinism,” or business’ ability to adapt successfully in the age of the information revolution. Companies with a “future-back strategy” that understand the future is now may have a better chance at surviving, according to Innosight research.
Often, the main hurdle to changing a less-technical company privy to the power of data starts with mindset. Many enterprises have embraced C-suite titles like Chief Intelligence or Innovation Officers, but these titles tend to focus more on leveraging business intelligence strategy, not necessarily leveraging the power of data to boost revenue strategy.
A lack of qualified leadership and ethical business decision-making on the executive board can undermine the authority and confidence of an entire enterprise (Uber is still recovering from this issue). To combat this, enterprises can focus on building stronger relationships among external and internal stakeholders, and as well as the nurture of a future Chief Data Officer (CDO) among its network, an organizational head that can help mitigate common pitfalls found as a result of data illiteracy.
But change cannot happen overnight. These processes require a change from within from the leadership board to inspire growth within a business. CDOs cannot give marching orders to their employees expecting to spur change. Instead, they must “use emotional and rational arguments” to win over stakeholders, counteracting the often unsexy perceived nature of data among non-technical team members. Failure to educate your current employees and consumer base could result in becoming one of ten known companies to go out of business because of lack of innovation, as found by Collective Campus.
It’s not just about losing a competitive edge on the organizational level. Not taking care of current employee talent leaves dangerous wiggle room for employees to fall behind. And this change as to come top-down, CMS Wire suggests.
“Stop believing in unicorns,” warns Tamara Dull, Director of Emerging Technologies for SAS Best Practices. “Big data deserves a seat at the table, but it doesn’t need its own table.” Dull doesn’t believe in a one-stop-shop solution. Instead, she opts for companies to change their approach to developing a culture that encourages data literacy. Soft skills like leading by example, effective communication, and understanding KPIs in relation to business strategy can transform a company’s current elasticity to innovation.
So, we know that encouraging human-centric basics in business can ripen a data-resistant workforce to change. But what about closing the data literacy divide in technical skills? One strategy involves being proactive rather than reactive in regard to on-the-job training.
Invest in current talent
Instead of reinventing the wheel by searching for top talent elsewhere, Mike Gavin believes enterprises can take advantage today by investing in current employees.
Gavin leads Corporate Training at Metis, a data science and analytics training company. As a far “upskilling” non-technical talent, the lessons “enable broader staff to identify and scope problems within the business and to perform initial analysis without needing the help of a highly technical person, “ he says in an interview with Burtch Works. “It also improves communication and collaboration between teams.”
Metis isn’t the only company to hop on the coding Bootcamp or analytics academy train. Popular EdTech companies like Coursera, Udemy, and General Assembly specialize in offering certificates in data science, programming, or Business Analytics 101 for the not so data-savvy individual. Even cloud technology giants like Microsoft Azure, AWS, and Google Cloud now offer certifications in data science.
But don’t worry about these companies not delivering top-notch value. Students can expect to earn industry-recognized credentials that boost salary earnings on top of skills learned. Udacity takes this one step further by partnering exclusively with Google to offer nano degrees, or small degree-like programs designed to address the lack of technical talent available in current enterprise institutions.
The result of these training initiatives? Recruiters are seeing improved data literacy among job candidates with new skills recycled back into the workforce, all at a fraction of the cost associated with employee churn. Retraining may cost a lot up front, but the savings payoff is estimated in the millions thanks to happier employees and increased job satisfaction from the new skills acquired.
It sounds like a win-win to us.
Build a data literacy program
Finally, the last strategy to improving data literacy in businesses is by investing a little elbow grease into developing easily accessible data literature designed to educate multidisciplinary teams, both in and out of the C-suite.
For companies in the SaaS space like Business Process Management software (BPMS), quantitative metrics relying on data are key performance indicators of efficiency in the customer’s eyes. Teams outside of the IT department need to be able to communicate the business value of such software, a task that requires time and attention across an entire organization.
Typically, translating technical jargon is done through hiring a knowledgeable technical writer or relying on the acumen of a highly-trained Product Manager. While these practices aren’t discouraged, implementing data literature on a regular basis is an effective alternative to just relying on a data-fluent liaison to play the role of the messenger.
For implementing, Qlik recommends following a four-step process: communication, assess, train, and iterate. It’s not going to happen overnight, but making the effort at least gets the transformation started.
A look to the future
Data literacy is becoming one of the most sought-after skills an organization can have in lieu of technological advancement. While current reports show that the majority of senior-level executives, employees, students, and the wider workforce is not data confident, there are initiatives and resources available to encourage greater fluency in interpreting data across the enterprise system.
Bottom line: Don’t let your company fall behind because of not prioritizing this critical (and proven) predictor of business success. Invest in the resources you need to overcome the challenges against barriers today by adopting data-driven practices that drive forward your business intelligence strategy, like Business Process Management (BPM).
Über ProcessMaker:
ProcessMaker ist ein amerikanisches, internationales SaaS-Unternehmen mit Hauptsitz in Raleigh-Durham, North Carolina. Wir bieten umfassenden Kundensupport, Schulungen und professionelle Dienstleistungen für größere Unternehmen, die mit unserer Business Process Management (BPM)-Software hochgradig angepasste Workflow-Lösungen benötigen. Unser Flaggschiffprodukt Low-Code wird von unseren Kunden bevorzugt, da es sich durch seine tiefgreifenden Anpassungsmöglichkeiten mit geringen Programmierkenntnissen auszeichnet, was Low-Code zu einer einfach zu bedienenden Lösung für nichttechnische Teams macht.
